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公开(公告)号：CN110456646B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201910789146.1
申请日：2019-08-23
Applicant: 中国矿业大学 , 煤炭科学研究总院 , 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明针对阀控锚杆钻机钻臂电液系统，提出一种基于EKF的锚杆钻机钻臂摆角自适应滑模控制系统设计方法，用来解决电液伺服系统中存在的诸多影响因素，如阀死区非线性、参数不确定，以及未知负载扰动，并精确跟踪钻臂设定位置。通过引入平滑死区逆模型，设计死区预补偿器，以削弱死区对控制性能的不良影响。设计合适的滑模自适应律，以估计未知死区参数和消除负载扰动影响。另外，引入EKF估计系统噪声，并对钻臂位置进行预测，以降低滑模抖振。基于AMESim和MATLAB联合仿真结果表明：所设计控制器能够有效补偿死区效应，并消除负载扰动影响，同时能够使系统精确跟踪钻臂摆角设定位置，验证了所提控制策略的有效性。
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公开(公告)号：CN112635071B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202011567113.1
申请日：2020-12-25
Applicant: 中国矿业大学 , 徐州市中医院 , 中国矿业大学(北京)
IPC: G16H50/70 , G06F40/295 , G06F16/951
Abstract: 本发明提供一种融合中西医知识的糖尿病知识图谱构建方法，涉及医学知识图谱技术领域。首先，构建疾病层、症状症候层和治疗层，组成关于糖尿病的融合中西医知识的实体概念层；然后，将获得数据填入融合中西医知识的实体概念层，对中西医数据进行标注并识别，从而获得中医医学实体和西医医学实体；设立概念定义模块、实体分类模块、属性划分模块、关系匹配模块、构建模块，对得到的中西医实体进行处理，构建出知识图谱。本发明将融合中西医知识的糖尿病知识图谱的构建进行流程化，更好的处理中西医的医药实体和语义关系，并且根据实体概念层中治疗层的设定和属性划分模块的设定，解决治疗相关实体的数量缺乏和分类不够系统等问题，其步骤简单，实现方便，可以有效解决糖尿病在中医上定义模糊的问题。
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公开(公告)号：CN112635071A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011567113.1
申请日：2020-12-25
Applicant: 中国矿业大学 , 徐州市中医院 , 中国矿业大学(北京)
IPC: G16H50/70 , G06F40/295 , G06F16/951
Abstract: 本发明提供一种融合中西医知识的糖尿病知识图谱构建方法，涉及医学知识图谱技术领域。首先，构建疾病层、症状症候层和治疗层，组成关于糖尿病的融合中西医知识的实体概念层；然后，将获得数据填入融合中西医知识的实体概念层，对中西医数据进行标注并识别，从而获得中医医学实体和西医医学实体；设立概念定义模块、实体分类模块、属性划分模块、关系匹配模块、构建模块，对得到的中西医实体进行处理，构建出知识图谱。本发明将融合中西医知识的糖尿病知识图谱的构建进行流程化，更好的处理中西医的医药实体和语义关系，并且根据实体概念层中治疗层的设定和属性划分模块的设定，解决治疗相关实体的数量缺乏和分类不够系统等问题，其步骤简单，实现方便，可以有效解决糖尿病在中医上定义模糊的问题。
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公开(公告)号：CN119025940A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411022621.X
申请日：2024-07-29
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/213 , G06F18/211 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种训练数据选择性增强的深度聚类方法，涉及数据增强领域，在深度嵌入聚类DEC中，嵌入用于聚类时间序列的选择性数据增强SeDA方法，构成算法DEC‑SeDA，在DEC‑SeDA中提出了两种与Sigmoid相关的概率分布函数PDF来执行选择性数据增强，同时提出数据离散指数DDI反映数据分布特征；具体包括以下步骤：S1：在深度嵌入聚类DEC中，进行特征选择和特征提取，特征选择放大聚类的分布特征，通过自编码器实现特征提取；S2：在DEC‑SeDA框架中，进行时间序列的缩放和选择性数据增强，时间序列的缩放在每个维度上以相等的比例进行；本发明通过提取样本的分布特征来确定分布模式，根据确定的模式，在一个概率分布函数下概率性地选择和增强样本。
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公开(公告)号：CN115310651B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210523380.1
申请日：2022-05-13
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于物质流‑能量流协同的煤矿能源系统低碳运行方法，针对煤矿供能网络与煤矿物质流‑煤流进行简化抽象，获得节点‑支路拓扑与拓扑参数，通过节点物理量建立能量流与物质流的耦合关系；基于煤矿能源供给侧精准碳计量方法，构建以煤矿能源系统运行成本与碳排放量最小为目标的优化调度模型，引导煤矿物质流实现多生产环节的灵活调节，发挥煤流运输环节的筒仓与皮带机带速、运量的灵活弹性特征，完成物质流与能量流跟随电价与综合碳排放因子进行经济与低碳运行调度。本发明的优点：所提出的基于物质流与能量流协同的煤矿能源系统低碳运行调度方法可提升系统运行水平，在提升系统经济性和减碳效益方面效果明显。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117494857A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310889653.9
申请日：2023-07-19
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于电力‑原料消耗多模映射的企业碳排放预测方法，包括以下步骤：S1：收集原始数据，并对数据进行预处理；S2：构建水泥企业“电碳”模型；S3：对水泥企业的碳排放进行核算；S4：构建企业电力消耗预测模型。本发明的有益效果是：通过收集第三方数据，采用多种机器学习算法，结合stacking集成算法，构建企业日“电碳”模型，挖掘企业电力消耗与原料消耗以及水泥熟料产量之间的关系，为水泥企业碳排放核算提供数据支撑，利用长短期记忆网络构建企业电力消耗预测模型，预测企业未来电力消耗，并作为输入数据输入“电碳”模型，预测企业原料消耗以及水泥熟料产量。
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公开(公告)号：CN117371810A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311306098.9
申请日：2023-10-10
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q30/0283 , G06Q50/02 , G06F17/10 , H02J3/00
Abstract: 本发明提供了一种矿山综合能源系统调度优化方法，属于调度技术领域，包括如下步骤：构建矿山综合能源系统CMIES；对CMIES进行日前调度，获得CMIES的供能设备输出功率、负荷需求响应功率、蓄电装置充放状态及蓄热装置充放状态；设计日内模型预测控制MPC调度模型和日内常规调度模型协同优化调度求解策略，以获得日内慢层最优调度计划；计算日内慢层最优调度计划与日前调度计划的功率改变量的成本偏差以得到日内变时间尺度切换机制；并根据其判断是否进行日内快层调度；根据日内调度计划与日前调度计划的一小时累计偏差，获得协同日内调度结果反馈的日前重调度指标，并基于日内调度结果进行日前重调度。
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公开(公告)号：CN112163426B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202011059653.9
申请日：2020-09-30
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/284 , G06F40/211 , G06F16/31 , G06F16/35 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制与图长短时记忆神经网络结合的关系抽取方法。包括如下步骤：通过BiLSTM提取句子中的上下文信息，并引入实体位置信息和实体标签信息来扩充词向量特征；通过Stanford Parser工具进行句子依存结构树的提取生成初始句子结构矩阵，引入注意力机制对初始句子结构矩阵进行注意力计算，得到句子中结构矩阵的权重信息；将提取出的句子上下文信息和句子结构的权重信息作为输入，使用基于注意力机制与图长短时记忆神经网络结合的关系抽取模型对输入进行关系抽取，最终得到实体的三元组信息。本发明方法分别在TACRED数据结和Semeval2010 task‑8数据集上进行了测评，该模型的表现优于目前主流的深度学习抽取的模型。
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公开(公告)号：CN112132096B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202011062704.3
申请日：2020-09-30
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提出了一种动态更新输出权值的随机配置网络的行为模态识别方法，包括三个步骤，步骤一是人体行为模态数据集采集和预处理，利用智能手机采集各种行为模态数据，然后对数据进行滤波、归一化和分割等操作；步骤二是人体行为模态特征处理，即利用特征提取技术来获取鲁棒性强的特征集，并将其划分为训练集和测试集；步骤三是模型建立，即基于特征集利用动态更新输出权值随机配置网络去建立行为识别的模型。本发明建立的行为识别方法能够在极短的时间内对六种日常行为完成建模，从而进行识别，计算复杂度低，弥补了传统识别方法在数据处理和模型识别速度两个方面的不足，特别适合基于智能手机的快速行为模态识别领域。
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公开(公告)号：CN107729241B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201710945540.0
申请日：2017-10-12
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公布了一种基于变异体分组的软件变异测试数据进化生成方法，目的是提高变异测试数据生成问题的效率。首先，基于变异体被杀死的可达性条件，将变异体分成若干组，使得每组包含相对较少的变异体，这样，就可以把杀死所有变异体的测试数据生成问题，转化为若干相对简单的子问题；然后，采用多种群进化算法对所建立的模型进行求解，每个子种群求解一个子优化问题；在求解的过程中，随着变异体不断被杀死，对整个优化问题逐步进行简化，进一步降低问题的求解难度。该方法可以降低变异测试数据生成问题的难度，提高变异测试的效率和可行性，因此，具有重要的理论意义和实用价值。
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